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[发明专利]一种财务票据识别方法及系统-CN202310294104.7在审
发明人：张子荣 -专利权人：深圳易财信息技术有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：本发明公开了一种财务票据识别方法，包括：获取待识别的财务票据图像；对财务票据图像进行预处理得到处理后的图像；构建改进型YOLO‑v3模型；采用构建好的改进型YOLO‑v3模型对处理后的图像进行感兴趣区域定位对财务票据进行图像预处理有利于后续票据信息的提取，采用改进型YOLO‑v3模型进行感兴趣区域定位，提高了目感兴趣区域检测的精确度，采用CRNN网络模型进行文字识别，有效提高了财务票据识别的准确性,极大地节约了人工成本
一种财务票据识别方法系统

[发明专利]一种基于改进Yolo v3网络模型的松材线虫病疫木检测方法-CN202211172167.7在审
发明人：张建桃;吴锟杰;尹选春;文晟;林筱芸 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进Yolo v3网络模型的松材线虫病疫木检测方法，包括：采集并制作松材线虫病疫区正射影像图，经图像预处理后得到原始数据集；对Yolo v3网络模型的主干特征提取网络及预测分支部分模块进行优化，得到改进后的Yolo v3网络模型；对改进后的网路模型进行训练，获取检测网络最优模型；使用最优检测模型对松材线虫病疫木图像进行检测；将检测到的松材线虫病疫木的图像与完整正射影像图进行对照，得到真实的地理位置坐标
一种基于改进 yolo v3 网络模型松材线虫病疫检测方法

[发明专利]一种能应对复杂背景并且更精确的三维姿态估计算法-CN202211077522.2在审
发明人：杜宇;刘冬;张犇;李金钟;田小静;丛明 -专利权人：大连交通大学;大连理工大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本方法基于YOLO‑6D算法进行调整，将原算法中的YOLO V2检测网络变更为YOLO V3网络，同时增添注意力机制以增强模型对背景复杂且存在遮挡的物体的检测能力。
一种应对复杂背景并且精确三维姿态估计算法

[发明专利]基于机器学习的电力设备表面缺陷的检测方法及装置-CN202111191221.8在审
发明人：李庆光;张文杰;兰彩霞;魏东华;王纯月 -专利权人：北京中拓新源科技有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于机器学习的电力设备表面缺陷的检测方法及装置，获取电力设备表面正常图像和电力设备表面缺陷图像，形成电力设备表面图像数据集；根据所述电力设备表面图像数据，训练Tiny‑YOLO‑v2电力设备表面缺陷检测模型；所述Tiny‑YOLO‑v2电力设备表面缺陷检测模型的架构包括卷积层、激活函数以及多个池化层；接收电力设备表面实时监控图像；将所述电力设备表面输入所述Tiny‑YOLO‑v2电力设备表面缺陷检测模型；输出所述Tiny‑YOLO‑v2电力设备表面缺陷检测模型的检测结果；无需由相关人员通过视频进行人工识别，效率得到显著提升，识别的准确率的得到显著提高。
基于机器学习电力设备表面缺陷检测方法装置

[发明专利]基于Yolo v4改进模型的智慧工地安全帽佩戴识别控制系统-CN202210006165.4在审
发明人：李忠 -专利权人：苏州麦科斯工程科技有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了基于Yolo v4改进模型的智慧工地安全帽佩戴识别控制系统,涉及在原始Yolo v4模型中使用噪声模拟环境的数据增强技术，加入自适应锚框计算，采用加权nms的方式进行多目标筛选，提高安全帽识别精度和效率包括以下步骤：首先获取模型训练数据，然后建立改进的Yolo v4模型，并训练该模型。本发明通过加入自适应锚框计算、加权nms多目标筛选和噪声模拟环境的数据增强技术对Yolo v4算法进行了改进，具有更高的精度，并发出预警，提醒工人正确佩戴安全帽，降低安全事故的危害。
基于 yolo v4 改进模型智慧工地安全帽佩戴识别控制系统

[发明专利]过热度识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质-CN202211377092.6在审
发明人：吕晓军;罗唯杰 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：设备及存储介质，该训练方法包括获取电解质形貌图像，进行火眼口位置标注，得到火眼样本数据集；对电解质形貌图像进行去背景处理和类别标注，得到类别样本数据集；对火眼样本数据集进行预处理，得到第一特征图；构建的YOLO‑V5网络模型包括Backbone部分、Neck部分以及预测层部分，Backbone部分包括Focus层、MobileNet‑V2模块以及第一CSP模块；利用火眼样本数据集对YOLO‑V5网络模型进行训练；对类别样本数据集中的每个样本进行预处理，得到第二特征图；利用类别样本数据集对YOLO‑V5网络模型的MobileNet‑V2模块进行训练，得到最终YOLO‑V5网络模型。
热度识别模型训练方法设备存储介质

[发明专利]一种从社交媒体获取洪水灾害信息的方法-CN202210306767.1在审
发明人：张凌嘉;梁汉远;顾海挺;江衍铭;许月萍 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种从社交媒体获取洪水灾害信息的方法，该方法是基于Selenium自动化工具与YOLO v5卷积神经网络实现的，包括：(1)利用Selenium自动化工具模拟登录获取洪水灾害发生时的文字与图片数据；(2)基于获取的洪水图片数据，采用YOLO v5卷积神经网络对洪水中关键物体与关键部位进行识别；(3)洪水文字信息与图片信息的识别结果根据预定的标准转换成为水位深度。本发明考虑了Selenium自动化模拟网页时的防反爬虫效果与YOLO v5卷积神经网络的识别效率和准确度，通过微博等社交媒体平台获取除常规水文站点外的更多洪水数据，以便更好地建立准确的水文模型。
一种社交媒体获取洪水灾害信息方法

[发明专利]基于YOLOv5s网络模型的工业运载车的检测方法-CN202211204922.5在审
发明人：李鹏博;陈大龙;朱文硕;孟维 -专利权人：南京华苏科技有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：网络模型的工业运载车的检测方法，步骤为：S1获取数据集：通过网络下载或自行制作的方式来获取数据集，作为训练的图像数据；S2数据集图像标注：对所述数据集中的图像数据的目标的类别和位置进行标注，为训练模型提供标注图像；S3定义损失函数：针对YOLO_v5s网络模型的训练方向定义相应的损失函数，通过损失函数使网络模型不断调整优化；S4模型训练：定义YOLO_v5s网络模型的训练参数，配置相关文件，启动网络模型的训练，直到损失函数收敛至既定目标或迭代到指定次数，结束训练，获得网络模型；S5性能评估：定义YOLO_v5s网络模型的性能指标，对训练好的网络模型进行评估。
基于 yolov5s 网络模型工业运载检测方法

[发明专利]基于Yolo V5模型和RGB影像的玉米雄穗计数技术-CN202310390884.5在审
发明人：金秀良;余汛;聂臣巍;殷大萌 -专利权人：中国农业科学院作物科学研究所
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于Yolo V5模型和RGB影像的玉米雄穗计数技术，其中玉米雄穗计数模型的构建方法包括：获取大田环境下不同品种玉米田的抽样RGB影像，得到抽样RGB影像的RGB影像集；调用目标检测标注软件对所述RGB影像集中每张抽样RGB影像中的玉米雄穗进行标注，得到标注RGB影像集；将所述标注RGB影像集中的抽样RGB影像按照7：3的比例划分为训练集与测试集；调用所述训练集对Yolo V5模型训练得到玉米雄穗计数模型本申请基于Yolo V5模型和RGB影像构建玉米雄穗计数模型，不仅减少了模型训练时的标注量，而且训练得到过玉米雄穗计数模型能够适应目前大田生产中的不同玉米品种雄穗的计数，且识别精度与泛化能力较强。
基于 yolo v5 模型 rgb 影像玉米计数技术

[发明专利]一种基于改进YOLOv5s的道路行人与车辆检测算法-CN202310750483.6在审
发明人：秦忆南;施卫;张驰皓;陈程;张媛;缪殷俊;王本森 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：YOLOv5s的道路行人与车辆检测算法，包括以下步骤：步骤1）选用KITTI数据集，对原始数据集进行种类重划分以及格式转换，将得到的数据集按照8：2的比例划分训练集和验证集；步骤2）传输训练集图片进入YOLO v5s的输入端，输入端采用Mosaic数据增强；步骤3）通过输入端后的特征图进入YOLO v5s的Backbone结构进行处理，步骤4）特征图会从Backbone不同的地方进入YOLO v5s的Neck
一种基于改进 yolov5s 道路行人车辆检测算法

[发明专利]一种基于Yolo v5网络和SlowFast网络的群体猕猴食欲检测方法-CN202111542922.1有效
发明人：朱磊;徐哲;孟宪花 -专利权人：北京信智文科技有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于Yolo v5网络和SlowFast网络的群体猕猴食欲检测方法，该检测方法包括：步骤1，基于样本数据对搭建好的Yolo v5神经网络模型进行训练，并用训练好的Yolo v5神经网络模型，确定待检测猕猴视频中的猕猴运动轨迹；步骤2，当判定猕猴沿猕猴运动轨迹在预设进食区域的滞留时间大于或等于时间阈值时，利用SlowFast神经网络模型判断待检测猕猴视频中的猕猴是否发生进食行为；步骤3，基于预设观测时间内各个猕猴的进行次数
一种基于 yolo v5 网络 slowfast 群体猕猴食欲检测方法

[发明专利]一种引入attention机制的多尺度目标检测方法-CN202010636328.8在审
发明人：况丽娟;戴宪华 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种引入attention机制的多尺度检测技术，涉及图像处理领域，该方法包括采集待测图像，将待测图像导入attention yolo‑v3，attention yolo‑v3是在yolo‑v3
一种引入 attention 机制尺度目标检测方法

[发明专利]基于改进Yolo v3的安全帽佩戴识别检测-CN202110810425.9在审
发明人：高林;姜旭辉;张玉蓉 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：这种改进的Yolo v3的安全帽佩戴识别检测方法应用在建筑行业、采矿行业等都一些工作环境比较复杂、工作人员比较密集的行业领域。为解决实际工厂安全帽佩戴精准识别问题，采取以下措施对Yolo v3算法模型进行优化。在锚框的选取方式上改用k‑means++聚类算法进行优化，解决了初始质心不稳定的问题。这种改进的Yolo v3的安全帽佩戴识别检测方法主要用在上下班人员高峰期佩戴安全帽识别。
基于改进 yolo v3 安全帽佩戴识别检测

[发明专利]基于Yolo卷积神经网络的布匹表面瑕疵识别方法、装置及系统-CN201910863156.5在审
发明人：王铮言;王肖霖;侯晓妍;陈慧萍 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Yolo神经网络的布匹瑕疵识别方法、装置和系统，本发明方法利用OpenCV对图片进行二值化、边缘检测、光照均匀化、中值滤波等处理，通过随机调整Gamma函数扩大数据集，采用Yolov3神经网络训练模型，进而检测并识别布匹瑕疵。本发明提出的基于Yolo卷积神经网络的布匹表面瑕疵识别系统及方法，能实时并准确地检测出布匹瑕疵，显著改善织布厂的生产效率和产品质量。
基于 yolo 卷积神经网络布匹表面瑕疵识别方法装置系统

[发明专利]一种基于改进YOLO V5-s的多目标检测与跟踪方法-CN202310536123.6在审
发明人：张兰春;周琛 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLO V5‑s的多目标检测与跟踪方法，包括：S1：车辆图像采集；S2：对采集的车辆图像进行预处理；S3：预处理完成后制作数据集；S4：对YOLO V5‑s模型进行改进；S5：
一种基于改进 yolo v5 多目标检测跟踪方法